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Fallstudie

Von 22 auf 31 Platzierungen/Monat — Gleiches Team

Wie 6 KI-Agenten Platzierungen um 41% steigerten, Admin-Zeit um 76% reduzierten und die Besetzungszeit um 14 Tage für eine 18-Berater-Personalvermittlung verkürzten.

41%
Mehr Platzierungen
76%
Admin-Zeit reduziert
6
KI-Agenten
14 Tage
Schnellere Besetzung

Die Herausforderung

Ein angesehener Mid-Market-Recruiter in DACH, der IT- und Engineering-Fachkräfte platzierte. Aber die 18 Berater verbrachten 70 % ihrer Zeit mit nicht-umsatzrelevanten Aktivitäten — Sourcing, Screening, Berichte schreiben und Nachfassen — und hatten kaum Zeit für die Beziehungsarbeit, die Platzierungen antreibt.

Der Sourcing-Zeitfresser

22 Std/Woche manuelle LinkedIn-Suche, 60% der gesourcten Kandidaten passten nicht.

Das Follow-Up-Schwarze-Loch

340 aktive Kandidaten, 45% wurden vor dem zweiten Kontaktpunkt kalt.

Kundenreporting-Bremse

14 Kunden × 4 Std = 56 Std/Woche für Fortschrittsberichte.

Wissensverlust bei Abgang

Wenn Berater gingen, gingen alle Beziehungen und Marktkenntnisse mit.

Die Lösung

KI-Recruiting-Orchestrierung, bei der Berater Kandidatensuchen, Kundenberichte und Marktforschung per E-Mail oder WhatsApp anfordern — polierte Ergebnisse von 6 spezialisierten Agenten.

Kandidaten-Discovery-Agent

KI-Sourcing über LinkedIn, Apollo.io und 12K-Kandidaten-Datenbank mit 15-Kriterien-Scoring.

Kandidaten-Engagement-Agent

Hyper-personalisierte Outreach-Sequenzen mit mehrstufigem Follow-up und optimalem Timing.

Kundenbericht-Agent

Generiert automatisch wöchentliche Kundenfortschrittsberichte mit Pipeline-Status und Kandidatenprofilen.

Wissenstresor-Agent

Institutionelles Gedächtnis, das alle Interaktionen, Notizen und Platzierungshistorie erfasst.

Anfrage -> Suche -> Prüfung -> Auswahl IDLE
1 - Ein Berater fragt eine Suche an
per WhatsApp zwischen zwei Kundenterminen angefragt
Anfrage: Wen haben wir für die Controlling-Stelle in Basel?
Von: einem von 18 Beratern
Zuerst gegen: die eigene Datenbank des Hauses
Profil: Erfahrung, Branche, Sprache, Kündigungsfrist
2 - Was im Postfach zurückkommt
01Kandidaten gegen das Profil geprüftsortiert
02Vermittlungen pro Monat, vorher zu nachher22 → 31
03Zeit bis zur Besetzung-14 Tage
Eine Auswahl - mit Begründung
Repräsentatives Beispiel. Der Ablauf ist echt, das gezeigte Dokument ist erfunden — Mandantendaten verlassen das Haus nicht.

Systemübersicht

KI-Recruiting-Pipeline vom Sourcing über Scoring, Matching bis zur Platzierung — 2.400 Kandidaten verarbeitet bis zu 94 Platzierungen pro Quartal.

Sourcing-Kanäle, Kandidaten-Lebensläufe und das ATS laufen in einer Orchestrierungsschicht zusammen RECRUITING-SYSTEME AGENTEN Sourcing-Kanäle Jobbörsen, Empfehlungen Kandidaten-Lebensläufe 2.400 pro Quartal ATS führendes System Orchestrierungsschicht leitet jeden Kandidaten Bewertung gegen die Rolle Matching einstufen, Auswahl Platzierung bis zur Einstellung verfolgt ORCHESTRIERUNG

Implementierungszeitplan

Phase 1

ATS- & Datenintegration

Woche 1

Bullhorn ATS, LinkedIn und Apollo.io Datenquellen integriert.

Phase 2

Agenten-Entwicklung

Wochen 2-3

Kandidaten-Discovery, Engagement, Reporting und Wissenstresor-Agenten aufgebaut.

Phase 3

Outreach-Engine

Woche 4

Personalisierte Outreach-Sequenzen mit A/B-Testing und Timing-Optimierung entwickelt.

Phase 4

Pilot & Kalibrierung

Wochen 5-6

Mit 6 Beratern pilotiert, Scoring-Modelle kalibriert, auf das gesamte Team ausgerollt.

Die Ergebnisse

Platzierungen stiegen von 22 auf 31 pro Monat (41% Wachstum) mit dem gleichen 18-Personen-Team.

Time-to-Fill reduziert von 38 auf 24 Tage — 14 Tage schneller von Auftragseingang bis Platzierung.

76% Reduktion der Admin-Zeit — Berater verbringen jetzt 85% des Tages mit umsatzgenerierenden Aktivitäten.

Kandidaten-Antwortrate stieg von 12% auf 34% durch KI-personalisierte Outreach-Sequenzen.

Kundenberichtszeit eliminiert — 56 Std/Woche auf null, Auto-Berichte von Kunden mit 4,8/5 bewertet.

Zeiteinsparungen

Stunden pro Woche — vor und nach dem KI-Orchestrierung-Deployment über alle Recruiting-Operationen.

Recruiting Zeiteinsparungen Vorher vs Nachher

„Unsere Recruiter waren früher teure Administratoren, die gelegentlich jemanden platzierten. Jetzt sind sie Vollzeit-Closer. Wir sind von 22 auf 31 Platzierungen pro Monat gestiegen, ohne einen einzigen neuen Berater einzustellen."

GeschäftsführerinPersonalvermittlung für IT und Engineering, Name auf Wunsch des Kunden nicht genannt

Verwendete Technologien

n8nGPT-4oClaude APIBullhorn ATSLinkedIn APIApollo.ioWhatsApp Business APIPostgreSQLpgvector

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